原创 循環神經網絡的簡介實現

定義模型 我們使用Pytorch中的nn.RNN來構造循環神經網絡。在本節中,我們主要關注nn.RNN的以下幾個構造函數參數: input_size - The number of expected features in th

原创 java 中用兩個棧實現一個隊列

/** * 思路:左邊A棧,右邊B棧 * 1.A棧往B棧壓入數據,要一次性把A棧數據一個一個都壓入B棧 * 2.如果B棧不爲空,A棧絕對不能向B棧壓入數據。 */ import java.util.Stack; pub

原创 Python 合併兩個有序鏈表 題目描述

1.合併兩個有序鏈表 題目描述 https://leetcode-cn.com/problems/merge-two-sorted-lists/submissions/ 將兩個有序鏈表合併爲一個新的有序鏈表並返回。新鏈表是通過拼接

原创 numpy求解矩陣的特徵值和特徵向量

代碼如下: #-*- encoding:utf-8 -*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import numpy as np from numpy

原创 Python之__getitem__、__getattr__、__setitem__ 、__setitem__ 的區別

class LoggedMappingMixin: __slots__ = () # 混入類都沒有實例變量,因爲直接實例化混入類沒有任何意義 """ __getitem__(self,key):返回鍵對應

原创 正則系列2: re.search用法

re.search re.search掃描整個字符串並返回第一個成功的匹配。 該方法有3個參數,第一個就是你寫的正則表達式,第二個匹配的目標字符串,第三個是一個匹配模式 re.search(pattern, string, fla

原创 python中lambda的使用

lambda概述: lambda只是一個表達式,函數體比def簡單很多。 lambda的主體是一個表達式,而不是一個代碼塊。僅僅能在lambda表達式中封裝有限的邏輯進去。 lambda表達式是起到一個函數速寫的作用。允許在代碼

原创 python中map的使用

Python map() 函數 描述 map() 會根據提供的函數對指定序列做映射。 第一個參數 function 以參數序列中的每一個元素調用 function 函數,返回包含每次 function 函數返回值的新列表。 語法

原创 解決Github加載ipynb文件緩慢/失敗

轉載:https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/details/79438908 在Github上雖然能夠直接加載ipynb文件,但是速度很慢,並且容易加載失敗。 利用https://nb

原创 Python實現順序表

線性表是具有相同數據類型的n個數據元素的有限序列 順序表即線性表的順序存儲結構。它是通過一組地址連續的存儲單元對線性表中的數據進行存儲的,相鄰的兩個元素在物理位置上也是相鄰的。比如,第1個元素是存儲在線性表的起始位置LOC(1)

原创 mac 快速啓動Terminal

Mac快速啓動Terminal終端 具體方法如下: 通過 control + space 打開搜索,然後輸入 terminal 打開終端。 點贊 收藏 分享 文章舉報

原创 求兩個數的最大公約數

附上:最小公倍數=輸入整數的乘積//最大公約數 1.窮舉法 思想:num1,num2的因數全部找到,期中相同的且最大的即爲兩數的最大公因數 思想改進:直接從num1和num2中較小的數的值開始到1,一個個驗證 ① i= a(或

原创 卷積層和池化層的簡單實現

卷積層的簡單實現 X = torch.rand(4, 2, 3, 5) print(X.shape) conv2d = nn.Conv2d(in_channels=2, out_channels=3, kernel_size=(

原创 從零丟棄法的實現

%matplotlib inline import torch import torch.nn as nn import numpy as np import sys sys.path.append("/home/kesci/in

原创 Python實現單鏈表

單向鏈表 單向鏈表也叫單鏈表,是鏈表中最簡單的一種形式,它的每個節點包含兩個域,一個信息域(元素域)和一個鏈接域。這個鏈接指向鏈表中的下一個節點,而最後一個節點的鏈接域則指向一個空值。 表元素域elem用來存放具體的數據。 鏈